粒子群优化算法是一种基于群体行为的优化算法,通过模拟鸟群、鱼群等生物群体的行为规律来进行优化。在无人机路径规划中,每个粒子代表一条可能的飞行路径,通过更新粒子的速度和位置来搜索最优解。 3.2 应用优势 全局搜索能力强:粒子群优化算法能够同时探索多个潜在的最优解,避免陷入局部最优。 适应性好:算法对初始参数...
一、GA-PSO混合优化算法的基本思想 对于遗传算法来讲, 传统的遗传算法中变异算子是对群体中的部分个体实施随机变异, 与历史状态和当前状态无关。而粒子群算法中粒子则能保持历史状态和当前状态。遗传算法的进化初期, 变异有助于局部搜索和增加种群的多样性;在进化后期, 群体已基本趋于稳定, 变异算子反而会破坏这种稳定。
寻找经济优化调度最优解,从而实现微电网经济调度最优化,可以先通过寻找y=x*sin(x)*cos(2x)-2*x*sin(3x)的最大值验证粒子群算法最优解的准确性,结果如图1所示,可以看到粒子群算法成功找到了最优解。
1 概述 目前,该问题已经得到深入的研究,进化策略(evolutionstrategies)、遗传算法(genetic algorithms)、遗传规划(geneticprogramming),进化规划( evolutionary programming)等统称为进化计算P(evolutionary computation)的方法以及蚂蚁算法等为该问题的求解提供了独特的思路。Kennedy 等人于1995年提出的粒子群优化算法fK(particle...
即把遗传算法和粒子群算法相结合,利用遗传算法大范围搜索能力和固有的并行性,结合粒子群算法参数少,运行简单的特点,加强了粒子群全局搜索能力,提高了粒子群的收敛效果,通过对连续的复杂多模态函数仿真,表明了该算法的有效性和可行性,特别是对于具有很多个局部极值点的复杂多模态函数的全局优化,该算法能精确地有效地...
采用了遗传算法和粒子群优化法两种现代进化算法对赋形波束天线进行了综合,得到了很好的结果,并比较了两种算法的优缺点.首先通过对宽测绘带的机载合成孔径雷达距离向回波特性的分析,给出了天线距离向赋形辐射方向图表达式.接着利用两种现代优化算法结合谢昆若夫法对天线阵分别进行综合,得到了近似相等的天线各单元激励幅度...
基于改进的粒子群和遗传算法的混合优化算法
基于粒子群遗传算法的变电站优化规划
基于遗传算法和粒子群优化算法的电力系统无功优化 维普资讯 http://www.cqvip.com
曹长虎 ( 南京工业大学 电子与信息工程学院 ,南京 211)186 囊要 :为充分发挥粒子群 优化 算法和遗传算法各 自的优势 ,提出一种新 的基于粒子群和遗传算法的协 同进化算法 , 并将其应用于聚类分 析。 过构建 2个相互竞争 的种群 ,采 用相对适应度度量方法 ,通 在一 个纯 自 的过程 中产 生最优竞争...